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中国科学院外籍院士阿尼尔·库马尔·贾恩教授（图）
中国科学院 外籍院士 教授 阿尼尔·库马尔·贾恩 聚类算法 特征选择 人工神经网络 统计模式识别
2023/11/28
阿尼尔·库马尔·贾恩（Anil Kumar Jain），美国国籍，计算机科学家。1948年8月生于印度北方邦巴斯蒂市。1973 年获得美国俄亥俄州立大学博士学位。现任美国密歇根州立大学杰出教授。2016 年当选美国国家工程院院士和印度国家工程院外籍院士，2019 年当选发展中国家科学院院士。
中国科学院合肥物质科学研究院专利：一种基于模块神经网络sn9701矩阵列的手写体数字自动识别方法
中国科学院合肥物质科学研究院 专利 模块神经网络 sn9701矩阵列 手写体数字 自动识别
2023/11/27
中国科学院合肥物质科学研究院专利：一种基于模块神经网络sn9701矩阵列的手写体数字自动识别方法
由于点云的非结构性和无序性,目前已有的点云分类网络在精度上仍然需要进一步提高.通过考虑局部结构的构建、全局特征聚合和损失函数改进三个方面,构造一个有效的点云分类网络.首先,针对点云的非结构性,通过学习中心点特征与近邻点特征之间的关系,为不规则的近邻点分配不同的权重,以此构建局部结构;然后,使用注意力思想,提出加权平均池化(Weighted average pooling,WAP),通过自注意力方式...
中国科学院深圳先进技术研究院专利：神经电极界面修饰材料、神经电极及神经电极的制备方法
齐鲁理工学院智能制造与控制工程学院黄丽丽副教授（图）
齐鲁理工学院智能制造与控制工程学院 黄丽丽 副教授 忆阻计算 神经网络
2024/3/25
黄丽丽，硕士，副教授。校级“师德标兵”、“最美教师”，曾获“济南市技术能手”，山东电子学会教育专业委员会委员。
唐艳，国防科技大学博士后，美国德州大学工作一年。中南大学副教授，主要研究方向:信号与信息处理理论及算法研究、生物医学信号与图像处理、神经网络与模式识别、机器学习、脑科学等。以第一作者和通讯作者发表30多篇SCI论文，多家国外SCI期刊编辑。主持并参与多项国家,省部基金项目。要求编程能力比较强初步了解深度学习知识。招动手能力强的学生。希望学生对脑科学这种交叉学科有浓厚兴趣，在高水平竞赛获奖，或者发表...
基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络设计
小世界神经网络 突触巩固机制 网络正则化 重连规则 Wilcoxon符号秩检验
2024/1/16
小世界神经网络具有较快的收敛速度和优越的容错性,近年来得到广泛关注.然而,在网络构造过程中,随机重连可能造成重要信息丢失,进而导致网络精度下降.针对该问题,基于Watts-Strogatz(WS)型小世界神经网络,提出了一种基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络(Feedforward small-world neural network based on synaptic consolidatio...
在个体观点演化过程中,由于通讯技术和实际环境的限制,个体之间往往不能进行充分的交流.另一方面,由于社会群体的从众压力影响,个体会改变已形成的观点.为此,研究了具有遗忘个体和从众压力的拟强连通社会网络中表达/私人观点演化问题.为刻画不同话题之间表达/私人观点的相互影响,提出一个新的多维观点动力学模型.根据逻辑矩阵和网络影响子矩阵的正则性,给出表达观点和私人观点收敛的充分条件.应用本文所提出的观点动力...
中国科学技术大学在发展外场诱导的神经网络力场新方法方面取得进展（图）
外场诱导 神经网络力场 机器学习
2024/3/21
近日，中国科学技术大学蒋彬教授课题组在发展场诱导的原子神经网络力场研究方面取得重要进展。研究成果以“描述原子体系对于外场响应的通用机器学习力场（Universal machine learning for the response of atomistic systems to external fields）”为题，于2023年10月12日发表在《自然通讯》（Nature Communicati...
近日，生物医学工程学院沈定刚课题组 (IDEA Lab) 2020级硕士研究生张佳冬相继以“ A Generalized Dual-Domain Generative Framework with Hierarchical-Consistency for Medical Image Reconstruction and Synthesis”和“A Robust and Efficient AI A...
中国科学院自动化研究所科学家构建深度脉冲神经网络学习框架（图）
深度脉冲 神经网络 学习框架
2023/10/17
脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）被誉为第三代神经网络，使用更低层次的生物神经系统的抽象。它既是神经科学中研究大脑原理的基本工具，又因稀疏计算、事件驱动、超低功耗的特性，备受计算科学的关注。随着深度学习方法的引入，SNN的性能得到大幅提升，脉冲深度学习（Spiking Deep Learning）成为新兴的研究热点。传统SNN框架更多地关注生物可解释性，致力于构建...
中国科学院声学研究所人员提出基于泰勒展开形式的端到端语音增强算法（图）
神经网络 数学理论
2024/2/25
在当前基于深度神经网络模型的单通道和多通道语音增强算法研究中，通常着重于设计合理的网络拓扑结构以尽可能提升降噪算法的性能，往往忽略了对深度神经网络模型自身结构设计合理性与可解释性的探索。因此在大部分现有工作中，科研人员们在结构设计和参数确定等方面经验较丰富，但这些工作缺乏数学理论的指导和支撑。
针对矿井电网消弧线圈接地系统单相接地故障选线方法准确率和可靠性不高的问题,提出基于卷积神经网络多判据融合的选线方法。主要分析了深度学习模型——卷积神经网络的结构与原理,通过快速傅里叶变换和小波变换从故障信息中提取5次谐波分量、小波分析模极大值、衰减直流分量和高频暂态分量作为原始输入数据,并利用改进LeNet-5模型强大的学习能力和泛化能力对其进行融合。基于Matlab软件搭建井下电网仿真模型,结果...
中国科学院海洋所在海洋障碍层结构反演重构方面取得新进展（图）
结构反演 神经网络
2023/10/30
2023年9月27日，中国科学院海洋研究所尹宝树研究团队与美国加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）的学者携手合作，针对海洋障碍层结构反演重构方面取得新进展，研究成果在英国物理学会学术期刊Environmental Research Communications上发表。
中国科学院深圳先进技术研究院专利：神经网络修复系统及其制备方法和应用